Python Word2Vec使用訓練好的模型生成詞向量

 

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from gensim.models.deprecated.word2vec import Word2Vec

model = Word2Vec.load(
    './model/Word60.model')  # 3個文件放在一起：Word60.model   Word60.model.syn0.npy   Word60.model.syn1neg.npy
print("read model successful")

word_list = ['了',
            '不存在的詞',
            '的',
            '我',
            '你',
            '他',
            '個',
            '1',
            '完成',
            '吃',
            '蘋果',
            '香蕉',
            '詞匯',
            '物理',
            '地球',
            '黑死病',
            '瘟疫',
            '', ]

for word in word_list:
    if word in model.index2word:
        vec = model[word]
        print(word,vec)
    else:
        print(word + '\t\t\t——不在詞匯表里' + '\n\n')

模型文件如下：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1c7V91VcWbHPBFIfmtWGb2g 密碼：mgps

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